DiaSter - system zaawansowanej diagnostyki aparatury technologicznej, urządzeń pomiarowych i wykonawczych. Politechnika Warszawska

Transkrypt

1 Jan Maciej Kościelny, Michał Syfert DiaSter - system zaawansowanej diagnostyki aparatury technologicznej, urządzeń pomiarowych i wykonawczych Instytut Automatyki i Robotyki

2 Plan wystąpienia 2 Wprowadzenie nowe funkcje systemów automatyki System DiaSter Modelowanie procesów, wirtualne sensory, symulatory procesów Detekcja uszkodzeń Lokalizacja uszkodzeń Monitorowanie stopnia degradacji obiektu Bieżąca diagnostyka a redukcja ryzyka Bieżąca diagnostyka a utrzymanie ruchu

3 3 Wprowadzenie

4 Nowe funkcje systemów automatyki 4 modelowanie procesów wirtualne sensory i analizatory symulatory procesów bieżąca diagnostyka procesu, urządzeń pomiarowych i wykonawczych zarządzanie i diagnostyka inteligentnych urządzeń obiektowych zaawansowane sterowanie optymalizacja 50% 42% 8% Czujnik Układ Ster. El. końcowy

5 5 DiaSter

6 System modelowania, diagnostyki i sterowania - DiaSter 6

7 Usytuowanie systemu w hierarchii zadań 7 Zarządzanie przedsiębiorstwem ERP Zarządzanie produkcją MES Zaawansowane sterowanie, optymalizacja, diagnostyka APC, FDI Platforma + Specjalizowane moduły Poziom stacji operatorskich: DCS, SCADA, QCS, ESD, F&G Sterowanie, regulacja, przetwarzanie danych Poziom sterowników Wstępne przetwarzanie danych, zabezpieczenia Poziom urządzeń obiektowych

8 DiaSter w strukturze systemu sterowania 8 System dostosowany do współpracy z różnymi zdecentralizowanymi systemami automatyki (DCS), jak również systemami monitorowania procesów (SCADA) Wykorzystanie technologii OPC, OLE DB, itp.. 8

9 9 Modelowanie obiektów, wirtualne sensory, symulatory procesów

10 MITforRD - moduł modelowania 10 MITforRD Model Builder Przetwarzanie danych Identyfikacja Weryfikacja Akwizycja, wyświetlanie, Główny moduł programu. analiza i przetwarzanie Pozwala na zdefiniowanie wstępne danych struktury modelu i estymację współczynników. Symulacja modeli dla archiwalnych danych

11 Wirtualne sensory i analizatory 11 Przykład walidacji torów pomiarowych wykorzystanie redundancji analitycznej u PROCES y Model cząstkowy Model cząstkowy Model cząstkowy ŷ Sygnał pomiarowy i symulowany Rekonstrukcja sygnału na podstawie modelu Uszkodzenie toru pomiarowego nieprawidłowe wskazanie Czas

12 Symulator sieci gazowej 12 1 Programowanie Gas Plugin Specjalizowane bloki funkcyjne 2 Modelowanie analityczne gazociągu Symulator gazociągu 3 Optymalizacja modelu 3 Bieżąca symulacja Archiwalne dane procesowe

13 13 Detekcja uszkodzeń

14 Przyczyny i skutki stanów awaryjnych 14 złożoność systemu koncentracja sprzętu błędy obsługi uszkodzenia stany nienormalne i awaryjne straty ekonomiczne skażenie środowiska zagrożenie życia ludzkiego nagromadzenie alarmów przeciążenie informacyjne operatorów błędy obsługi

15 Alarmy w systemach automatyki 15 EEMUA (zalecane) Ropa i gaz Petrochemia Energetyka Inne Średnia dzienna liczba alarmów Średnia liczba alarmów kończących się przestojami Maksymalna liczba alarmów na 10 min Średnia liczba alarmów na 10 min Rozkład procentowy (mało / średnio / dużo) 80/15/5 25/40 /35 25/40/35 25/40/35 25/40 /35 Źródło: Control Engineering wg. Matrikon i EEMUA

16 Detekcja uszkodzeń 16 Metody analizy sygnałów Metody bazujące na modelach u Proces y u Proces y Detekcja uszkodzeń Ekstrakcja symptomów Wykrywanie zmian s model Detekcja uszkodzeń y * r Wykrywanie zmian s Zalety: wczesne wykrywanie uszkodzeń o małych rozmiarach

17 Detekcja uszkodzeń na podstawie modeli 17 u Proces y Model procesu y m r Ocena residuów S Detekcja uszkodzeń Uszkodzenia nagłe Uszkodzenia narastające

18 18 Lokalizacja uszkodzeń

19 Lokalizacja uszkodzeń 19 Wartości residuów Symptomy uszkodzeń Diagnoza: współczynniki pewności poszczególnych uszkodzeń r t Rozmyta ocena residuów i testów diagnostycznych S Rozmyte wnioskowanie diagnostyczne f f 1 f 2 f 3 f 4 f 5 Wyniki sprawdzeń diagnostycznych S 1 S 2 N (2,3) N (3,4) P (0,10) P (0,10) S 3 P (0, inf) P (0,5) S 4 N (0, inf) N (0, inf) N (0,10) S 5 N (0, inf) N (0,10) Relacja diagnostyczna opisująca zależność pomiedzy uszkodzeniami a obserwowanymi symptyomami Bieżąca diagnostyka z wykorzystaniem logiki rozmytej umożliwia uwzględnienie różnego rodzaju niepewności. Rozpoznawanie różnego rodzaju uszkodzeń. Podczas konfiguracji wymagane są jedynie dane archiwalne z normalnej pracy instalacji oraz wiedza ekspercka. 19

20 Prezentacja diagnoz - PKN ORLEN 20 J.M. Kościelny, M. Syfert DiaSter - system zaawansowanej diagnostyki..."

21 21 Monitorowanie stopnia degradacji

22 Monitorowanie stopnia degradacji obiektu 22 u Proces y Model y * Detekcja uszkodzeń r Ocena residuów s r j [%] Przekroczenie rozmiaru uszkodzenia uznawanego za akceptowalny Obszar dopuszczalnych zmian czas [min]

23 Prognozowanie czasu do zatrzymania instalacji 23 Szacowanie i prognozowanie Szacowany czas Analiza przyrostów temperatur Szacowanie współczynnika oporu wymiany ciepła Analiza residuów wartości modelowanych

24 Prezentacja stopnia degradacji 24 Prezentacja aktualnych wartości Przebiegi wyznaczanych współczynników zakoksowania Prezentacja przebiegów aproksymowanego czasu do osiągnięcia krytycznej wartości

25 25 Bieżąca diagnostyka a redukcja ryzyka

26 Wczesne rozpoznawanie uszkodzeń 26 Zadziałanie blokady Alarm Granica bezpieczeństwa Granica alarmowa Pv Diagnoza Uszkodzenie t

27 SIS a system diagnostyczny + operatorzy 27 Equipment Under Control (EUC) Basic Process Control System (BPCS) Detekcja uszkodzeń Lokalizacja uszkodzeń Doradztwo w stanach awaryjnych Safety Instrumented System SIS

28 Diagnostyka a redukcja ryzyka 28 Pokrycie diagnostyczne DC: względne zmniejszenie prawdopodobieństwa niebezpiecznych uszkodzeń sprzętu, wynikające z działania automatycznych testów diagnostycznych λ DD - prawdopodobieństwo wykrycia uszkodzenia niebezpiecznego, λ DU - prawdopodobieństwo wystąpienia uszkodzeń niebezpiecznych niewykrywalnych: Uszkodzenia niebezpieczne wykrywalne DC DD DD DU Uszkodzenia niebezpieczne

29 29 Diagnostyka a utrzymanie ruchu

30 Remonty okresowe 30 Okresowe przeglądy oraz prace remontowe: Przerwanie eksploatacji (np. zatrzymanie przebiegu procesu) w celu przeprowadzenia przeglądu i niezbędnych prac remontowych wiąże się z dużymi stratami produkcyjnymi oraz znacznymi kosztami prac remontowych. Wydłużanie okresu między remontami może doprowadzić do awarii maszyn i urządzeń, a w przypadku niebezpiecznych instalacji technologicznych wręcz do katastrofy. T T T t

31 Remonty na podstawie bieżącej oceny stanu 31 Konieczny warunek - realizacja monitorowania stopnia degradacji aparatów technologicznych oraz prognozowanie czasu do osiągnięcia stanu krytycznego Zastąpienie okresowych przeglądów i remontów przez strategię przeprowadzania remontów na podstawie bieżącej oceny stanu technicznego obiektu. System monitorowania stopnia degradacji i prognozowania czasu do stanu krytycznego T 1 T 2 T 3 t

32 Efekty realizacji bieżącej diagnostyki 32 Zwiększenie bezpieczeństwa procesu Zmniejszenie zagrożeń dla środowiska naturalnego Ograniczenie strat w stanach awaryjnych Ograniczenie kosztów obsługi remontowej Eliminacja przeciążenia informacyjnego operatorów alarmami Zwiększenie pewności informacji w systemie dzięki diagnostyce torów pomiarowych